プライバシー保護計算（秘密計算・差分プライバシー）による安全なAI学習

プライバシー保護計算（秘密計算・差分プライバシー）による安全なAI学習とは

プライバシー保護計算（秘密計算・差分プライバシー）による安全なAI学習とは、個人情報や企業秘密などの機密性の高いデータを保護しつつ、AIモデルの学習や分析を可能にする一連の技術概念です。具体的には、データを暗号化したまま計算を行う「秘密計算（準同型暗号、秘密分散計算など）」や、統計情報にノイズを加えて個人の特定を防ぐ「差分プライバシー」といった手法が含まれます。これは親トピックである「AI倫理ガイド」が示すように、AIの社会実装においてデータの利活用とプライバシー保護を両立させ、AIの信頼性と公正性を確保するための重要な柱となります。データの匿名化だけでは不十分なケースにおいて、より高度なセキュリティと倫理的要件を満たすために不可欠な技術です。

このキーワードが属するテーマ